シグモイド関数つかうのは正規化？
シグモイド関数は、主に活性化関数として使用され、非線形な出力を生成するためにニューラルネットワークでよく使われます。シグモイド関数は、入力を 0 から 1 の範囲にスケーリングする効果がありますが、これを「正規化」と呼ぶことは一般的ではありません。
正規化（Normalization）は、データを特定の範囲や分布に変換するプロセスですが、シグモイド関数はそのような目的で使用されるものではありません。シグモイド関数は、主にニューラルネットワークの中間層や出力層で活性化関数として使用され、非線形な関数の特性を持ち、入力信号を非線形な出力に変換します。
一方、シグモイド関数が入力を 0 から 1 の範囲にスケーリングする効果を持つため、0 から 1 の範囲に正規化された入力値を生成することができます。このような用途では、入力データのスケーリングや確率の変換に利用されることがありますが、これは一般的な「正規化」とは異なります。
つまり、シグモイド関数は正規化の手法ではありませんが、特定の状況でデータのスケーリングや確率の変換に利用されることがあります。